剪接抑制通过破坏DNA修复能力与有丝分裂检查点完整性降低胰腺癌细胞活力

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE312205

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

胰腺导管腺癌（PDAC）是一种高度侵袭性的癌症，预后极差。剪接失调正逐渐成为癌症的一个标志性特征，影响肿瘤发展的多个方面。为评估其失调的影响，我们采用了三种靶向剪接的药物：Pladienolide B（PdB）、Thailanstatin A（Th.A）和Indisulam（Ind.），它们均参与3‘剪接位点的识别。在PDAC细胞系和PDOs中进行的转录组分析显示，剪接抑制对同源重组 proficient（HRP）PDAC模型中的DDR通路（BRCA1、CHEK1、CHEK2）产生负面影响，这代表了一种增强其对PARP抑制剂（Talazoparib）治疗敏感性的有前景的策略。此外，在三种药物共同改变的基因中，我们观察到参与有丝分裂检查点的基因（AURKA、AURKB、CDC25B、KIF21、EZH2）富集。事实上，剪接抑制剂诱导了严重的有丝分裂缺陷，细胞周期G2/M期显著富集，导致浓缩染色体在单极纺锤体上积累以及双极纺锤体上染色体排列异常，进而导致多核细胞的形成。

AURKA、AURKB和CHEK1的高表达与PDAC不良预后相关；此外，CHEK1表达也与AURKA和AURKB显著相关。实际上，CHEK1抑制剂（AZD7762）与AURKA抑制剂（Alisertib）联合处理对PDAC细胞系和PDOs均具有叠加效应，提示这可能成为用于PDAC患者的有前景的新治疗策略。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。